本文基于2025年最新行业实践，构建了一条从基础概念到实战开发，再到模型训练与商业应用的完整学习路线，帮助学习者循序渐进地掌握大模型技术的核心与前沿。

LangChain：是现在最流行围绕大语言模型构建的框架，可用于聊天机器人、生成式问答 (GQA)、摘要等。‍‍‍‍

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LLaMA 3-Chinese 是 LLaMA 3 系列中一个专门针对中文进行优化的版本。这个版本的模型在大量中文文本上进行训练，因此在中文文本生成、理解和对话等任务上表现优异。

大模型的训练目前主要分为Pre-training和Post-training，受限于资源算力等原因，实际工作中更多用到的是SFT。

最近发现了一份巨牛逼的资源，这个资料是哥伦比亚大学的机器学习博士，把分散在全网各个角落的高质量资源聚拢在一起，梳理出的超清晰的 GenAl学习路径!!

本文将带你回顾这一转变的历程：从简单提示词到丰富且动态的上下文结构。我们将探讨提示词工程中曾经奏效的核心技巧，分析它所面临的局限性，并介绍一门新的关键技术——上下文工程（Context Engineering）。

别急！耗时一周为大家整理了一份AI学习保姆级规划，帮你避开那些常见的新手陷阱~

打开招聘软件看看，30K 以上的高薪岗位，有多少还只是纯粹的后端开发？AI Copilot 已经能帮你写大部分基础代码了，你的核心竞争力还剩多少？

在上一篇文章中，我们聊了从提示词工程到上下文工程的发展过程，看到了大语言模型交互方式的逐步演化。